单智能体三种推理范式与多智能体四种协作模式

Agent的构建方法多种多样，本文梳理最常见的几种范式。从Single-Agent（单Agent）到Multi-Agent（多Agent），每种模式都有典型的实现思路和适用场景。理解这些范式，有助于在实际落地过程中少走弯路。

Single-Agent：三种主流推理范式

先通过下方PPT截图获得整体概念，后续逐一展开说明。

1. ReAct：推理与行动结合

这是当前最常用的范式。核心机制为：每一步基于当前状态进行动态决策，执行结果直接影响后续方向。类似敏捷开发的思路——模型先“思考”，再选择合适工具执行，获取反馈后判断下一步行动，持续调整直至输出最终结果。 适用场景：需求相对简单、任务步骤不固定但需灵活应对、工具调用链较短的情况。

2. Plan-and-Execute：先规划再执行

从名称即可理解：给定任务后，先由大模型生成完整的待办清单，再按清单逐步执行。这个过程类似于瀑布式开发——全局规划在前，具体执行在后。执行中若出现偏差，允许触发“Replan”重新调整任务清单。子任务可串行也可并行，取决于模型前期规划结果。 适用场景：任务流程较长，且子任务间依赖关系较强。

3. Reflection Loop：自我反思与纠错

无论使用ReAct还是Plan-and-Execute，都建议集成此纠错机制，它对最终输出质量至关重要。核心逻辑：Agent生成结果后，先进行质量评估，若未达标，则将反馈信息带回重新生成，反复迭代直至结果符合要求或达到最大重试次数（避免死循环）。 适用场景：对输出质量要求极高，尤其是有严格格式或高精度要求的任务，此环节几乎是标配。

Multi-Agent：四种协作模式

坦率地说，80%的企业Agent场景中，Single-Agent已足够。只有当单个Agent的职责复杂到连System Prompt都难以清晰描述时，才需要考虑拆分为多Agent。先看下方PPT截图，建立初步概念。

1. Orchestrator-Worker：中央编排协作

一个Orchestrator Agent充当“调度中枢”，负责理解任务、制定计划，并将子任务分配给各Worker Agent执行。各Worker完成工作后汇报结果，最终由Orchestrator统一聚合输出。 适用场景：任务可清晰拆解为多个独立子任务，且最终输出需统一把控质量。 风险点：Orchestrator为单点，若它理解任务出错，后续所有Worker的工作将无效。

2. Supervisor：监督者协作

即存在一个“领导”（Supervisor）监督下属（Sub Agent）的工作，若质量不达标则要求返工或重做。 适用场景：对输出质量有严格要求，或存在审批流程的业务场景。 风险点：Supervisor的判断力决定整个系统的质量上限。若其自身判断失误，最终结果将大打折扣。因此需谨慎选择Supervisor背后的模型。

3. Peer-to-Peer：对等协作

各子Agent之间相互调用，最终由某个子Agent负责汇总输出。整个流程类似API之间的互相调用。 适用场景：各Agent来自不同团队或组织，彼此无需关心底层框架或平台，只需遵守统一消息规范，即可按需灵活组合完成任务。 风险点：缺乏全局总控，难以追踪每个Agent内部的具体执行过程（可能为黑盒），输出质量也难以保证。

4. Fan-out/Fan-in：并行分发与聚合

将大型任务拆分为多个并行子任务，分发给多个Worker Agent同时执行，最后聚合结果统一处理。 适用场景：子任务间相对独立，无强依赖关系。 风险点：需考虑部分Worker执行失败、并行策略、返回超时等情况。 最后，将上述四种常见Multi-Agent协作模式绘制为矩阵图，便于对比理解，请参考下方图片。

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总结如下： Single-Agent：ReAct（推理+行动）、Plan-and-Execute（规划+执行）、Reflection Loop（自我反思+纠错）。 Multi-Agent：Orchestrator-Worker（中央编排分配任务）、Supervisor（质量监控）、Peer-to-Peer（对等协作）、Fan-out/Fan-in（并行吞吐）。